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何书元 著

图书标签:

• 时间序列分析
• 计量经济学
• 统计学
• 数据分析
• 预测
• 金融
• 经济学
• R语言
• Python
• 机器学习

出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301063477

版次：1

商品编码：11525528

包装：平装

丛书名： 北京大学数学教学系列丛书

开本：32开

出版时间：2003-09-01

用纸：胶版纸

页数：344

编辑推荐

　　《应用时间序列分析》可作为综合性大学、工科大学和高等师范院校本科生的"应用时间序列分析"课程的教材或教学参考书，也可以作为工程技术人员和应用工作者的参考书。

内容简介

　　时间序列分析是概率统计学科中应用性教强的一个分支，在金融经济、气象水文、信号处理、机械振动等众多领域有着广泛的应用。本书是高等院校“应用时间序列分析”课程的教材，较系统讲授应用时间序列分析的基本理论、方法以及应用。本书以时间序列的线性模型和平稳序列的谱分析为主线，介绍平稳时间序列的基本知识、常用的建模和预测方法，目的是使学生对时间序列的饿应用理论和方法有基本的了解，能够用时间序列的基本方法处理简单的时间序列数据。全书共分九章，内容包括：时间序列的分解、平稳序列、线性平稳序列、ARMA模型、时间序列的预报，加窗谱估计和多维平稳序列介绍。每节配有适量习题和部分计算机作业，可供教师和学生选用。

作者简介

何书元，北京大学数学科学学院教授、博士，从事时间序列分析、应用随机过程和概率极限定理的教学和科研工作。近年的研究方向是不完全数据的统计分析。

目录

第一章 时间序列
时间序列的分解
平衡序列
线性平衡序列和线性滤波
生态时间序列和随机变量的收敛性
严平稳序列及其遍历性
Hilbert空间中的平衡序列
平衡序列的谱函数
离散谱序列及其周期性
第二章 自回归模型
推移算子和常系数差分方程
自回归模型及其平衡性
AR序列的谱密度和Yule-Walker方程
平衡序列的偏相关系数和Levinson递推公式
AR序列举例
第三章 滑动平均模型与自回归滑动平均模型
滑动平均模型
自回归滑动平均模型
广义ARMA模型和ARIMA模型介绍
第四章 均值和自协方差函数的估计
均值的估计
自协方差函数的估计
白噪声检验
第五章 时间序列的预报
最佳线性预测的基本性质
非决定性平衡序列及其Wold表示
时间序列的递推预测
ARMA序列的递推预测
第六章 ARMA模型的参数估计
AR模型的参数估计
MA模型的参数估计
ARMA模型的参数估计
求和ARIMA模型及季节ARIMA模型的参数估计
第七章 潜周期模型的参数估计
潜周期模型的参数估计
混合自回归周期模型的参数估计
二维随机场的潜周期模型的参数估计
第八章 时间序列的谱估计
平称序列的谱表示
平衡序列的周期图
加窗谱估计
加窗谱估计的比较
第九章 多维平稳序列介绍
多维平稳序列
多维平衡序列的均值和自协方差函数的估计
多维AR序列
多维平衡序列的谱分析
附录A 部分定理的证明
附录B 时间序列数据
索引
符号说明
参考文献

前言/序言

《应用时间序列分析》 本书是一本深入探讨时间序列数据分析方法的专业著作。时间序列，作为一种按时间顺序排列的数据集合，广泛存在于经济、金融、气象、生物、工程等诸多领域。其独特的连续性和内在的依赖性，使得对其进行建模、预测和理解成为一项挑战，同时也蕴含着丰富的洞察力。 本书旨在为读者提供一套系统、全面且实用的时间序列分析工具箱。我们从时间序列数据的基本特征入手，逐步深入到各种经典的统计模型和先进的机器学习技术。每一章节都力求理论与实践相结合，通过清晰的数学推导阐述模型原理，并通过丰富的案例分析展示模型在实际问题中的应用。 核心内容与结构安排： 1. 时间序列的初步认知与预处理： 数据探索与可视化： 介绍如何通过绘制时序图、自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）来初步认识时间序列的平稳性、周期性、趋势性以及季节性等特征。 平稳性检验： 详细阐述单位根检验（如ADF检验、PP检验）等方法，解释为何平稳性是许多经典时间序列模型的重要前提，并介绍如何处理非平稳序列（如差分）。 季节性与趋势分解： 讲解如何将时间序列分解为趋势分量、季节分量和残差分量，从而更好地理解数据的内在结构，并为后续建模奠定基础。 缺失值处理与异常值检测： 探讨在实际数据中常遇到的数据质量问题，介绍常用的填充方法和识别异常值的方法。 2. 经典时间序列模型： ARIMA模型族： 自回归（AR）模型： 解释自回归模型的原理，如何通过滞后观测值来预测当前值，以及AR模型的阶数选择。 移动平均（MA）模型： 阐述移动平均模型，如何利用过去的预测误差来调整当前预测，以及MA模型的阶数选择。 ARIMA（p, d, q）模型： 整合AR、I（差分）、MA模型，构建能够处理非平稳序列的通用模型。详细讲解模型识别（信息准则AIC、BIC）、参数估计（极大似然估计）和模型诊断（残差检验）。 季节性ARIMA（SARIMA）模型： 扩展ARIMA模型以捕捉季节性模式，介绍SARIMA(P, D, Q)s模型的结构和应用。 指数平滑法（Exponential Smoothing）： 简单指数平滑（SES）： 介绍用于平稳序列的简单指数平滑。 霍尔特（Holt）法： 扩展SES以处理趋势。 霍尔特-温特（Holt-Winters）法： 进一步扩展以同时处理趋势和季节性。讲解不同类型的指数平滑（加法、乘法）及其适用场景。 3. 其他重要时间序列模型与技术： 状态空间模型与卡尔曼滤波： 介绍状态空间模型作为一种灵活的建模框架，以及卡尔曼滤波在估计和预测中的应用，尤其是在动态系统中。 GARCH族模型（ARCH, GARCH, EGARCH等）： 专注于金融领域，介绍如何建模金融时间序列的波动性聚集现象，理解条件异方差性。 向量自回归（VAR）模型： 扩展单变量时间序列模型至多变量系统，用于分析多个时间序列变量之间的相互依赖关系。 协整分析： 讲解当两个或多个非平稳时间序列具有长期稳定的关系时，如何进行协整检验和建模。 4. 现代时间序列分析方法： 机器学习方法在时间序列分析中的应用： 基于树的模型（如XGBoost, LightGBM）： 介绍如何将时间序列特征工程化，然后利用这些强大的模型进行预测。 支持向量回归（SVR）： 探索SVR在时间序列预测中的能力。 深度学习方法： 循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM, GRU）： 深入讲解RNN模型如何处理序列数据的依赖性，以及LSTM和GRU如何有效解决梯度消失问题，从而在长序列预测中表现出色。 卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用： 介绍CNN如何提取局部时间模式。 Transformer模型： 探讨Transformer模型如何利用自注意力机制处理序列数据，其在时间序列预测中的潜力。 5. 模型评估与选择： 常用的预测评估指标： 详细介绍MAE, MSE, RMSE, MAPE, SMAPE等指标，解释它们的计算方法和优缺点。 交叉验证技术： 讲解适用于时间序列的交叉验证方法（如滚动预测、滑动窗口交叉验证），避免数据泄露。 模型选择的原则： 总结如何根据数据特性、预测目标和模型复杂度来选择最优模型。 6. 实际应用案例： 本书将穿插多个来自不同领域的实际应用案例，如股票价格预测、销售额预测、天气预报、交通流量预测、电力负荷预测等。每个案例将详细展示从数据获取、预处理、模型选择、参数估计、模型诊断到最终预测的全过程，并对结果进行深入解读。 学习目标： 通过学习本书，读者将能够： 深刻理解时间序列数据的基本特性与挑战。 熟练掌握经典的统计模型，包括ARIMA、SARIMA、指数平滑法等，并能根据数据特点选择合适的模型。 了解并应用先进的机器学习和深度学习技术来解决复杂的时间序列预测问题。 具备独立进行时间序列数据分析、建模、预测和评估的能力。 能够将所学知识应用于实际业务场景，从而做出更明智的决策。 本书适合对数据分析、统计建模、机器学习感兴趣的本科生、研究生，以及在科研、金融、经济、工程等领域从事数据分析工作的专业人士。我们相信，《应用时间序列分析》将成为您探索时间序列世界、解锁数据价值的宝贵参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容组织上，给我留下了极其深刻的印象。它就像一位技艺精湛的建筑师，为我精心搭建了一个逻辑严谨、结构清晰的时间序列分析知识体系。从基础概念的铺垫，到高级模型的介绍，再到模型评估和预测的讲解，每一个环节都过渡得十分自然，让我能够顺畅地跟随作者的思路前进。他善于运用图表和可视化手段，来辅助说明复杂的概念，这极大地降低了理解门槛，让原本可能枯燥的统计原理，变得生动有趣。我尤其欣赏他在讲解模型解释力的时候，不仅仅关注预测精度，还强调了模型的可解释性，这对于很多实际应用场景来说，是至关重要的。他通过对比不同模型在解释因果关系上的差异，让我能够更深刻地理解模型选择的内在逻辑。这本书的结构设计，不仅仅是为了知识的传递，更是为了培养读者一种系统性的思维方式，让我能够从宏观到微观，全面地掌握时间序列分析的全貌，并且能够灵活地运用所学知识，解决多样化的实际问题。

评分☆☆☆☆☆

在我接触这本书之前，我对时间序列分析的理解，仅仅停留在“看图说话”的层面，总觉得它离我有些遥远，更像是统计学家和金融分析师的专属工具。但这本书的出现，彻底颠覆了我的认知。作者以一种非常接地气的方式，将原本可能显得枯燥乏味的统计学概念，转化为了一系列富有洞察力的分析方法。他擅长将复杂的数学模型，用生动形象的比喻和直观的图示来解释，让我这个没有深厚数学背景的读者，也能轻松理解其核心思想。比如，在讲解平稳性的时候，他并不是简单地抛出“均值、方差、自协方差不随时间变化”这样的定义，而是通过一个生动的例子，比如描述一个平稳的股票价格走势，和非平稳的房价走势，来直观地展示两者的区别，以及为什么平稳性对于后续的建模如此重要。这种“化繁为简”的教学方法，让我感觉自己并非在学习一本技术书籍，而是在听一位经验丰富的老师，用最简单易懂的语言，为你揭示事物的本质。它不仅教会了我分析方法，更重要的是，它培养了我一种审视数据、发现规律的思维方式，这种思维方式，对于我在日常生活和工作中做出更明智的决策，具有非凡的意义。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对时间序列分析的最初了解，来自于一些零散的科普文章和新闻报道，总觉得它高深莫测，难以接近。而这本书，则彻底改变了我的看法。它以一种非常包容和易于理解的姿态，将这个曾经让我望而却步的领域，展现在我的面前。作者在书中对于专业术语的运用，非常恰当，并且总是会在第一次出现时，给出清晰易懂的解释，让我不会在阅读过程中因为陌生词汇而感到困惑。他不仅讲解了基本的统计模型，还拓展到了更为前沿的机器学习方法，并且对这些方法的优劣进行了客观的分析，让我能够对不同方法有一个全面的认识。我尤其欣赏他在探讨模型鲁棒性方面所付出的努力，他不仅介绍了如何评估模型的稳定性，还提供了如何提高模型鲁棒性的一些实用建议。这种注重细节和实用性的态度，让我觉得这本书不仅仅是一本知识的集合，更是一本充满智慧和经验的宝典。它让我看到了时间序列分析的魅力，也激发了我深入学习和探索的动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，真的让我看到了时间序列分析的无限可能。在阅读过程中，我不断被书中提出的各种创新性方法所吸引。作者不仅仅满足于介绍传统的统计模型，还花了大量的篇幅来讲解一些新兴的技术，比如机器学习在时间序列分析中的应用，特别是深度学习模型，如RNN、LSTM等。这些内容的介绍，让我感到耳目一新，也看到了这个领域前沿的发展趋势。作者在讲解这些复杂模型时，依然保持了他一贯的清晰和易懂的风格，他通过大量的图例和伪代码，让读者能够清晰地理解模型的结构和工作原理。更让我惊喜的是，他还提供了很多关于如何使用Python等编程语言来实现这些模型的实例代码，这对于我这样一个希望将理论付诸实践的读者来说，简直是太有帮助了。我能够直接将这些代码复制到我的环境中进行运行和调试，从而更深入地理解模型的工作方式，并且能够快速地将学到的知识应用到我自己的项目中。这种理论与实践相结合的方式，让我的学习过程更加高效和有成就感。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的技术书籍，不仅仅是知识的传递，更是一种思维的启迪。这本书在这方面做得非常出色。作者在书中反复强调“理解数据的本质”的重要性，他不仅仅是教你如何套用公式，而是引导你去思考，为什么这个模型有效，它的局限性在哪里，以及在什么情况下我们应该选择其他的分析方法。这种批判性思维的培养，让我受益匪浅。我尤其喜欢他在分析案例时，那种刨根问底的精神。他不会简单地给出结论，而是会一步步地分析数据，探讨可能存在的偏差，并且会提出一些值得深入思考的问题，引导读者自己去探索答案。这种互动式的学习体验，让我感觉自己不是在被动地接受信息，而是在积极地参与到知识的构建过程中。这本书让我明白，时间序列分析并非一成不变的僵化体系，而是一个需要不断学习、实践和创新的领域。它不仅为我打开了通往这个领域的大门，更重要的是，它激发了我对这个领域更深层次的探索欲望。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，那种深邃的蓝色调，让人一下子就联想到深夜里静谧的数据流，又或者是在复杂的图表中寻找那一丝规律的沉思。我承认，一开始我之所以被它吸引，纯粹是视觉上的冲击。然而，当我翻开第一页，一股扑面而来的专业气息便让我意识到，这绝非一本泛泛之作。作者在开篇就用一种极其清晰且引人入胜的方式，勾勒出了时间序列分析的宏大图景，它不仅仅是关于数字的堆砌，更是关于理解事物随时间演变的内在逻辑。我尤其喜欢作者在介绍基本概念时，并没有直接抛出枯燥的公式，而是通过大量的实际案例，比如股票市场的波动、经济指标的起伏、甚至是我们日常生活中可能遇到的交通流量变化，来生动地阐释每一个概念的由来和意义。这种“授人以鱼不如授人以渔”的教学方式，让我这个初学者也能在最短的时间内建立起对这个领域的初步认知，并且产生强烈的学习兴趣。它不像我之前看过的某些书籍，上来就用一大堆术语轰炸，让人望而却步。相反，它循序渐进，每一个概念的引入都带着故事性和应用场景，仿佛一位经验丰富的向导，带着你在复杂的时间序列领域里，一步步地探索前方的奥秘。我能感受到作者在内容组织上的良苦用心，每一个章节之间的衔接都非常自然，逻辑线索清晰可见，让我不会在阅读过程中感到迷失，而是能持续地保持专注和投入。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，学习一门新的技术，最怕的就是“夹生饭”。而这本书，绝对是一道精心烹制的“满汉全席”。它没有简单地罗列一堆公式和代码，而是将理论、方法、案例、以及实际应用，巧妙地融为一体。作者在书中穿插了大量的真实世界案例，这些案例的选择都非常具有代表性，涵盖了经济、金融、工程、环境等多个领域。通过对这些案例的深入剖析，我不仅能够理解抽象的模型是如何在实际问题中得到应用的，更能够体会到时间序列分析在解决实际问题中的巨大价值。我尤其喜欢作者在分析案例时，那种严谨的逻辑和清晰的思路。他不会简单地给出答案，而是会引导读者一步步地思考，如何从问题出发，选择合适的方法，最终得到有意义的结论。这种“学以致用”的学习方式，让我感觉自己并非在机械地记忆知识，而是在真正地培养解决问题的能力。这本书让我明白了，时间序列分析并非是高高在上的理论，而是能够切实地帮助我们理解和改善我们周围世界的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本真正优秀的书，应该能够跨越理论的壁垒，直接触及读者的内心。这本书做到了这一点。它以一种非常人性化的方式，来讲解时间序列分析这个看似冰冷而抽象的学科。作者在书中注入了他对这个领域的热情和理解，让我在阅读过程中，能够感受到一种温暖和力量。他不仅在字里行间流露出对统计学原理的深刻洞察，更在字里行间传递出对数据分析的严谨态度和对解决实际问题的执着追求。我特别欣赏他在阐述一些复杂的统计概念时，所使用的那些贴切的比喻和生动的故事。这些细节的处理，让原本可能令人望而却步的理论变得亲切而易于接受。它让我明白，数据分析并非是冷冰冰的数学计算，而是对我们所处世界的一种深刻的理解和解读。这本书不仅仅是一本技术指南，更像是一位睿智的导师，在用他丰富的人生经验和专业知识，为我指点迷津，让我能够更好地认识和理解这个充满数据和变化的时代。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够揭示事物背后隐藏规律的学科抱有浓厚的兴趣，而时间序列分析恰恰满足了我的这种好奇心。这本书给我最深刻的印象之一，就是它对各种分析方法的讲解，是那么的系统和详尽。作者没有停留在理论的表面，而是深入到每一个模型的原理、假设条件、以及它们各自的优缺点。例如，在讲解ARIMA模型时，他不仅详细介绍了AR（自回归）、MA（移动平均）以及ARMA（自回归移动平均）的构成，还通过图示和公式推导，将这些概念的内在联系展现得淋漓尽致。更重要的是，他并没有止步于此，而是进一步探讨了如何根据数据的特性，选择最适合的模型，以及如何进行模型的诊断和优化。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，对于我这样希望深入理解技术细节的读者来说，简直是福音。我尤其欣赏作者在书中穿插的那些“陷阱提示”和“常见误区”，这些宝贵的经验之谈，往往能帮助我们避免走弯路，更高效地掌握分析方法。此外，书中还包含了很多关于数据预处理和特征工程的技巧，这些在实际应用中至关重要，却常常被其他书籍所忽视。这本书的深度和广度，让我深刻体会到时间序列分析的复杂性和精妙之处，也让我对如何运用这些工具解决实际问题，有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我赞叹的地方，在于它对于细节的处理，以及它所展现出的专业深度。作者在讲解每一个模型和方法时，都会非常细致地展开，从最基本的原理，到复杂的推导过程，再到实际的应用场景，几乎涵盖了所有重要的方面。他对于一些容易混淆的概念，比如序列相关性、异方差性等，都进行了非常清晰的辨析，并且提供了具体的检验方法。这种精益求精的态度，让我深感佩服。我尤其注意到，书中在介绍模型评估时，不仅列举了RMSE、MAE等常用的指标，还深入探讨了这些指标的含义以及它们在不同场景下的适用性。这种对评估细节的关注，对于我这样希望能够准确判断模型性能的读者来说，是极其宝贵的。它让我明白，一个好的模型，不仅仅是能够拟合数据，更重要的是，它能够真正地解释数据，并且能够做出准确的预测。这本书为我提供了一个非常坚实的基础，让我对时间序列分析有了更全面、更深入的认识，也让我对未来的学习和实践，充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

纸质还不错，物流也快

评分☆☆☆☆☆

书的纸张很好，浅显易懂。

评分☆☆☆☆☆

随机数学及其应用/工业和信息化部“十二五”规划教材·21世纪高等学校规划教材

评分☆☆☆☆☆

专业课教材，送货速度快，但！书本不干净！有折角！！京东的服务真该提升一下了，哪怕送货速度再快，物品有瑕疵也挽回不了顾客的心。。。

评分☆☆☆☆☆

很好，下次还在京东买！哈哈

评分☆☆☆☆☆

书记不错，应该是正版

评分☆☆☆☆☆

不错，但garch讲的很少

评分☆☆☆☆☆

很好，很快

评分☆☆☆☆☆

北大的本科教材，学习必备，很有指导意义